MODELO DE PREVISÃO PARA UMA SÉRIE TEMPORAL DE DADOS DE CABOTAGEM

Francine da Silva Borges, Viviane Leite Dias de Mattos

Resumo


O transporte de cargas desperta o interesse da gestão pública e privada, pois afeta os interesses comerciais e de abastecimento das mercadorias, é algo que deve ser estudado. O presente artigo busca encontrar um modelo de previsão que retrate de forma fiel a série temporal dos dados de cabotagem dos anos de 1997 a 2018. Os dados utilizados na formulação dos modelos compreendem os anos de 1997 até 2013. Já os anos de 2014 até 2018 serviram para validação do modelo. Com isso, realizou-se o ajuste e posterior previsão com diferentes métodos estatísticos aplicados: Método das médias, Método Naive, Método Drift, Método de Regressão Linear, Método de Suavização Exponencial e Método de Box-Jenkins, utilizando as técnicas pertinentes de análise para cada um. Após, avaliou-se a acurácia de cada modelo estatístico estudado para a previsão. Esta etapa, foi executada com o auxílio do software R e do RStudio, além do software GRETL para comparação dos resultados e obtenção dos gráficos das previsões. Ainda, foi possível identificar que o modelo mais adequado, não foi aquele obtido pelo método mais complexo, e sim aquele obtido por um método simples a Regressão Linear. Visto que a série estudada apresenta uma tendência linear crescente e não possui sazonalidade. 

Palavras-chave


Modelagem Matemática; Séries temporais; ARIMA; Transporte marítimo interno; Previsão de cargas.

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DOI: http://dx.doi.org/10.21575/25254782rmetg2021vol6n31642

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Direitos autorais 2021 Francine da Silva Borges, Viviane Leite Dias de Mattos

Revista Mundi Engenharia, Tecnologia e Gestão ISSN 2525-4782

Qualis: B4 - Interdisciplinar, B5 - Geografia, B5 - Administração Pública e de Empresas, Ciências Contábeis e Turismo, B5 - Comunicação e Informação, B5 - Engenharias III